日期: 2025 年 7 月 6 日

目标

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你实现一个支持下述两类查询的数据结构：

1. 累加 ，将一个正整数加到 nums2 中指定下标对应元素上。
2. 计数 ，统计满足 nums1[i] + nums2[j] 等于指定值的下标对 (i, j) 数目（0 <= i < nums1.length 且 0 <= j < nums2.length）。

实现 FindSumPairs 类：

• FindSumPairs(int[] nums1, int[] nums2) 使用整数数组 nums1 和 nums2 初始化 FindSumPairs 对象。
• void add(int index, int val) 将 val 加到 nums2[index] 上，即，执行 nums2[index] += val 。
• int count(int tot) 返回满足 nums1[i] + nums2[j] == tot 的下标对 (i, j) 数目。

示例：

输入：
["FindSumPairs", "count", "add", "count", "count", "add", "add", "count"]
[[[1, 1, 2, 2, 2, 3], [1, 4, 5, 2, 5, 4]], [7], [3, 2], [8], [4], [0, 1], [1, 1], [7]]
输出：
[null, 8, null, 2, 1, null, null, 11]
解释：
FindSumPairs findSumPairs = new FindSumPairs([1, 1, 2, 2, 2, 3], [1, 4, 5, 2, 5, 4]);
findSumPairs.count(7);  // 返回 8 ; 下标对 (2,2), (3,2), (4,2), (2,4), (3,4), (4,4) 满足 2 + 5 = 7 ，下标对 (5,1), (5,5) 满足 3 + 4 = 7
findSumPairs.add(3, 2); // 此时 nums2 = [1,4,5,4,5,4]
findSumPairs.count(8);  // 返回 2 ；下标对 (5,2), (5,4) 满足 3 + 5 = 8
findSumPairs.count(4);  // 返回 1 ；下标对 (5,0) 满足 3 + 1 = 4
findSumPairs.add(0, 1); // 此时 nums2 = [2,4,5,4,5,4]
findSumPairs.add(1, 1); // 此时 nums2 = [2,5,5,4,5,4]
findSumPairs.count(7);  // 返回 11 ；下标对 (2,1), (2,2), (2,4), (3,1), (3,2), (3,4), (4,1), (4,2), (4,4) 满足 2 + 5 = 7 ，下标对 (5,3), (5,5) 满足 3 + 4 = 7

说明：

• 1 <= nums1.length <= 1000
• 1 <= nums2.length <= 10^5
• 1 <= nums1[i] <= 10^9
• 1 <= nums2[i] <= 10^5
• 0 <= index < nums2.length
• 1 <= val <= 10^5
• 1 <= tot <= 10^9
• 最多调用 add 和 count 函数各 1000 次

思路

统计元素出现次数，针对每一个 count 操作，遍历 cnt1，累加 cnt1.get(x) * cnt2.get(tot - x) 即可。

代码

/**
 * @date 2025-07-06 16:48
 */
public class FindSumPairs1865 {

    class FindSumPairs {

        int[] nums1;
        int[] nums2;
        Map<Integer, Integer> cnt1 = new HashMap<>();
        Map<Integer, Integer> cnt2 = new HashMap<>();

        public FindSumPairs(int[] nums1, int[] nums2) {
            this.nums1 = nums1;
            this.nums2 = nums2;
            for (int num : nums1) {
                cnt1.merge(num, 1, Integer::sum);
            }
            for (int num : nums2) {
                cnt2.merge(num, 1, Integer::sum);

            }
        }

        public void add(int index, int val) {
            int key = nums2[index];
            cnt2.merge(key, -1, Integer::sum);
            if (cnt2.get(key) <= 0) {
                cnt2.remove(key);
            }
            nums2[index] += val;
            cnt2.merge(key + val, 1, Integer::sum);
        }

        public int count(int tot) {
            int res = 0;
            for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : cnt1.entrySet()) {
                int key = entry.getKey();
                int value = entry.getValue();
                res += value * cnt2.getOrDefault(tot - key, 0);
            }
            return res;
        }
    }
}

性能